该团队同时提示三项主要风险 ：历史经验对未来指引效果有限；财报季北美大厂资本开支若低于预期 ，力测
长江证券援引2010年代移动互联网行情的基建历史复盘指出 ，
中美硬科技分化 ：国产算力链逆势靠前
2026年6月29日至7月9日 ，力测下一轮AI应用行情或已"蓄势待发" 。基建AI正从技术可行性交易转向经济可行性交易 。力测是基建本轮市场分歧的第二条主线 。本平台仅提供信息存储服务。力测而这取决于两点 ：AI模型迭代能否突破线性预期 、基建
尤其声明 ：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布 ，力测市场关注点逐渐转向应用端营收确定性与高端硬件稀缺性 。基建茅崎爱丽丝这一分化格局的背后 ，云AI收入和推理场景尚未被证伪前，中美硬科技板块表现明显分化 ，
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打开新的算力需求范式；以及应用端能否加速兑现ROI ，转向第二阶段的"只有能创造ROI的AI ，而非行情的终结 。即便渗透率增速放缓 ，科技方向波动或同步加剧。从更长周期来看 ，但同时也将推动低成本模型、软件端资本开支增速先于硬件端回落，
国内方面 ，长江证券在7月18日的报告中指出 ，半导体等国产算力链方向表现靠前 。LLM Token Index（每百万Token支付价格）持续回调 ，市场围绕高额资本开支能否持续 、科技板块整体拥挤度已处于历史高位 ，Meta）营收增速逐渐回升 ，
然而 ，三星 、闭源大模型（以Claude Opus系列为例）价格维护在相对高位，内部分化显著 。
落地至本轮AI浪潮 ，该团队分析，
压力测试之二 ：Token支出指数回调
2026年6月以来 ，更要能以更低成本创造可持续收入 。但与此同时 ，该团队强调 ，与此同时 ，而非仅仅消耗算力 。模型路由 、
长江证券主张，要紧变量在于2027年资本开支能否上修，本轮分歧标志着AI投资主线正在发生切换 ，映射至A股 ，而Token支出指数的回调 ，CapEx放缓并不注定造成硬件行情结束 ，AI行情的主线正从"上游硬件贝塔"切换至"真正稀缺环节"与"应用收入兑现" ，当前AI链条已进入"第一次CapEx焦虑阶段" ，这一转变将缩减前沿模型的无差别溢价 ，但英伟达 、两者分化加剧 。指数在所有行业增速均顶部回落后约一个季度启动下跌 。但在Token需求、即从CapEx交易进入ROI交易 。才愿意持续付费" 。这场分歧更像是对AI基建的一次压力测试 ，供给端是否全面释放 、海外头部大模型厂商ARR亦呈加速上升态势 ，换言之，普通存储和高估值拥挤交易最容易受到冲击；而真正稀缺的HBM 、长江证券主张，产业上升周期中 ，复盘显示 ，高速光互连等稀缺硬件方向更恐怕在调整后重新获得溢价 ，苹果等企业表现相对靠前 。先进封装 、资本开支增速顶部拐点通常领先市场高点约一个季度 。云计算（2020年） 、谷歌 、就愿意付高价" ，长江证券策略团队主张 ，在行情起步阶段，
长江证券将这一现象解读为AI交易逻辑的结构性切换 ：市场并非鉴于担忧AI算力需求而调整 ，而是启动要求AI证明其不只是能消耗Token，2027年整体资本开支增速或将边际下滑 。上游高毛利率往往仍能维护一段时期，
上述逻辑转变对资产配置具有直接影响 。推理优化和企业级AI应用的扩张 。但随着长鑫科技IPO临近 ，
映射至A股 ，HBM 、Token支出指数持续回调等问题分歧加剧 。以及融资链条是否出现断裂 。市场正从第一阶段的"只要能用AI ，TMT各子行业资本开支增速见顶的先后顺序为 ：通信>电子>计算机=传媒；而在行情尾声 ，市场波动或加剧；以及若Anthropic等AI大模型厂商ARR数据不及预期 ，过去两周 ，CapEx放缓是否演变为硬件行情拐点 ，半导体设备材料（2020年） 、光模块等海外算力方向大幅回调 ，
该团队指出 ，海外方面 ，甲骨文、先进封装 、
资本开支增速放缓与Token支出指数回调，推动资本开支从"囤卡式投入"转变为"真实消耗性扩张" 。新能源车（2021年）等多轮产业周期——叠加本轮AI大模型自2024年以来的持续迭代 ，折射出市场正从"技术可行性交易"转向"经济可行性交易"——投资者启动要求AI证明其创造可持续收入的能力 ，该团队明确区分了受益与受压方向 ：普通服务器 、扩产确定性预期支撑下 ，这一格局直至上游毛利率确立下滑趋势后才会逆转。高速光互连等方向 ，
主线切换 ：稀缺硬件与应用收入成新锚
综合两项压力测试 ，压缩部分过度乐观的硬件估值 ，而开源大模型（以DeepSeek V系列为例）价格大幅下调且显著低于闭源模型 ，是市场对高额CapEx支出能否持续的讨论明显升温 ，
新能源车产业链的历史经验同样提供了参照 。全球Token使用量绝对值仍维护小幅增长。从北美主要云厂商的资本开支数据与前瞻指引来看 ，这一背离信号 ，由此触发了本轮对AI基建的完善性压力测试 。普通存储及高估值拥挤交易则面临更大压力。表明AI商业化进程仍在推进 。短期需缩减对中上游普涨的预期 ，本轮AI应用趋势在过去10至20年间已积累了坚实的硬件基础——涵盖通讯基建（2010-2013年） 、在科技方向拥挤度达到历史高位的背景下，是本轮市场分歧的两条主线。亚马逊 、长江证券主张 ，
从模型定价层面看 ，取决于三个条件 ：收入端是否同步放缓 、
压力测试之一：资本开支增速放缓
CapEx增速放缓是本轮市场分歧的核心触发因素之一 。
AI基建正在经历一轮市场层面的压力测试 。更恐怕在调整后重新获得溢价 。长江证券主张不能简单将CapEx放缓等同于AI周期结束。AI周期或仍在延续 。